본 연구는 현대인의 실외활동인 걷기운동을 가상현실과 접목한 체험형 걷기 운동게임 통합 시스템을 설계하고 개발 하는 것을 목표로 설정한다. 연구의 목적은 걷기운동을 인식시키기 위하여 스마트 매트, Kinect, Wii Balance Board를 요소로 가지는 통합 게임 시스템을 개발하는 것을 목적으로 설정한다. 걷기정보를 획득하기 위한 디바이스로 하드웨어와 소프트웨어를 설계하고 구현하여 스마트 매트를 제작하였고 기존 모션캡쳐장비보다 저렴하고 비교적 설치가 간단한 상용 장비 Kinect v2를 이용하였다. 압력중심점을 획득하기 위해 4개의 체중계를 사용하여 ...
본 연구는 현대인의 실외활동인 걷기운동을 가상현실과 접목한 체험형 걷기 운동게임 통합 시스템을 설계하고 개발 하는 것을 목표로 설정한다. 연구의 목적은 걷기운동을 인식시키기 위하여 스마트 매트, Kinect, Wii Balance Board를 요소로 가지는 통합 게임 시스템을 개발하는 것을 목적으로 설정한다. 걷기정보를 획득하기 위한 디바이스로 하드웨어와 소프트웨어를 설계하고 구현하여 스마트 매트를 제작하였고 기존 모션캡쳐장비보다 저렴하고 비교적 설치가 간단한 상용 장비 Kinect v2를 이용하였다. 압력중심점을 획득하기 위해 4개의 체중계를 사용하여 블루투스로 통신하는 Wii Balance Board를 이용하고 HTTP프로토콜을 이용하여 요청을 처리하고 데이터베이스에 접근하며 머신러닝 연산까지 시행하는 Spring Framework로 구성되어있는 웹서버를 구성하였다. 사용자의 지속적 이용을 위하여 장기적 기록을 확인 할 수 있는 스마트폰 어플리케이션을 추가하였고 사용자에게 체감효과를 주기위해 수집한 압력중심점 데이터를 이용하여 Naive Bayes 분류기를 이용하여 균형감각 상태를 판별하여 점수화하고 가상현실적인 요소를 추가하였다. 그 과정에서 균형감각을 판별하기 위한 최적의 알고리즘을 선택하기 위해 지도학습인 SVM, Naive Bayes 비지도 학습인 EM Clustering 총 3종류 알고리즘을 사용자의 균형감각데이터를 판별하는 실험을 진행하였다. 실험결과는 SVM을 이용한 균형감각 자세판별 결과는 정자세를 유지하는 것은 상대적으로 잘 판단하지만 비정자세를 정자세로 인식하는 경우가 발생된다. Naive Bayes는 상대적으로 가장 높은 정확률을 보였다. EM Clustering의 경우 사용자별로 자세별 기준이 모호해져 사용 할 수 없었다. 이러한 실험결과를 토대로 균형감각을 판별하는 방식은 Naive Bayes기반의 분류기를 이용하는 모듈로 제작하여 웹서버 내 판별모듈에 적용하였다. 본 연구에서 제안한 시스템 중 몇 가지 미흡한 부분을 보완하게 된다면 해당시스템을 이용하여 실외에서만 진행하여 환경 및 상황정보에 영향을 받는 단순한 걷기운동보다 게임적인 요소가 추가되어 재미있고 흥미롭게 걷기운동을 실내에서 즐길 수 있을 것 이다.
주요어: 가상현실, 게임시스템, 걷기운동 게임시스템, 체험형게임
본 연구는 현대인의 실외활동인 걷기운동을 가상현실과 접목한 체험형 걷기 운동게임 통합 시스템을 설계하고 개발 하는 것을 목표로 설정한다. 연구의 목적은 걷기운동을 인식시키기 위하여 스마트 매트, Kinect, Wii Balance Board를 요소로 가지는 통합 게임 시스템을 개발하는 것을 목적으로 설정한다. 걷기정보를 획득하기 위한 디바이스로 하드웨어와 소프트웨어를 설계하고 구현하여 스마트 매트를 제작하였고 기존 모션캡쳐장비보다 저렴하고 비교적 설치가 간단한 상용 장비 Kinect v2를 이용하였다. 압력중심점을 획득하기 위해 4개의 체중계를 사용하여 블루투스로 통신하는 Wii Balance Board를 이용하고 HTTP프로토콜을 이용하여 요청을 처리하고 데이터베이스에 접근하며 머신러닝 연산까지 시행하는 Spring Framework로 구성되어있는 웹서버를 구성하였다. 사용자의 지속적 이용을 위하여 장기적 기록을 확인 할 수 있는 스마트폰 어플리케이션을 추가하였고 사용자에게 체감효과를 주기위해 수집한 압력중심점 데이터를 이용하여 Naive Bayes 분류기를 이용하여 균형감각 상태를 판별하여 점수화하고 가상현실적인 요소를 추가하였다. 그 과정에서 균형감각을 판별하기 위한 최적의 알고리즘을 선택하기 위해 지도학습인 SVM, Naive Bayes 비지도 학습인 EM Clustering 총 3종류 알고리즘을 사용자의 균형감각데이터를 판별하는 실험을 진행하였다. 실험결과는 SVM을 이용한 균형감각 자세판별 결과는 정자세를 유지하는 것은 상대적으로 잘 판단하지만 비정자세를 정자세로 인식하는 경우가 발생된다. Naive Bayes는 상대적으로 가장 높은 정확률을 보였다. EM Clustering의 경우 사용자별로 자세별 기준이 모호해져 사용 할 수 없었다. 이러한 실험결과를 토대로 균형감각을 판별하는 방식은 Naive Bayes기반의 분류기를 이용하는 모듈로 제작하여 웹서버 내 판별모듈에 적용하였다. 본 연구에서 제안한 시스템 중 몇 가지 미흡한 부분을 보완하게 된다면 해당시스템을 이용하여 실외에서만 진행하여 환경 및 상황정보에 영향을 받는 단순한 걷기운동보다 게임적인 요소가 추가되어 재미있고 흥미롭게 걷기운동을 실내에서 즐길 수 있을 것 이다.
The purpose of this study is to design and develop an integrated system of experiential walking sports game which combines the outdoor activities of people, walking movement with virtual reality. The purpose of this research is to develop an integrated game system with Smart Mat, Kinect, and Wii Bal...
The purpose of this study is to design and develop an integrated system of experiential walking sports game which combines the outdoor activities of people, walking movement with virtual reality. The purpose of this research is to develop an integrated game system with Smart Mat, Kinect, and Wii Balance Board for components to recognize the walking movement. We developed a smart mat by designing and implementing hardware and software as a device to recognize walking information. We used Kinect v2, which is cheaper and relatively easy to install than existing motion capture equipment. A web server composed of Spring Framework. to use Wii Balance Board. Which communicates with Bluetooth using four load cells to obtain pressure center point, which process requests through HTTP protocol, accesses database and executes machine learning operation. this study used by smartphone application which can check the duration of long-term record for users. and also used the Naive Bayes classifier to determine the sense of balance status and added virtual reality effect to score this process. In order to select the optimal algorithm for discriminating the sense of balance. we conducted experiments to discriminate the three types of algorithms SVM, Naive Bayes and EM Clustering. This result shows, SVM is the based balance sensory posture discrimination result is relatively good in maintaining the normal state but recognizes the abnormal posture as normal. Naive Bayes showed the highest accuracy. EM Clustering, it was not possible to use it because of the ambiguity of attitude per user. Based on this experimental results, the best method to discriminating the sense of balance was Naive Bayes Classifier, which created by Naive Bayes modules and applied each distinguishable modules inside the web server. If we have to compensate for a few deficiencies, user will be able to enjoy walking and walking activities in the room with fun and interesting additions of game elements rather than simple walking exercises, which are affected only by environment and situation information, by using the system only in the outdoors.
keywords: Virtual Reality, Game System, Walking Game System, Exergame
The purpose of this study is to design and develop an integrated system of experiential walking sports game which combines the outdoor activities of people, walking movement with virtual reality. The purpose of this research is to develop an integrated game system with Smart Mat, Kinect, and Wii Balance Board for components to recognize the walking movement. We developed a smart mat by designing and implementing hardware and software as a device to recognize walking information. We used Kinect v2, which is cheaper and relatively easy to install than existing motion capture equipment. A web server composed of Spring Framework. to use Wii Balance Board. Which communicates with Bluetooth using four load cells to obtain pressure center point, which process requests through HTTP protocol, accesses database and executes machine learning operation. this study used by smartphone application which can check the duration of long-term record for users. and also used the Naive Bayes classifier to determine the sense of balance status and added virtual reality effect to score this process. In order to select the optimal algorithm for discriminating the sense of balance. we conducted experiments to discriminate the three types of algorithms SVM, Naive Bayes and EM Clustering. This result shows, SVM is the based balance sensory posture discrimination result is relatively good in maintaining the normal state but recognizes the abnormal posture as normal. Naive Bayes showed the highest accuracy. EM Clustering, it was not possible to use it because of the ambiguity of attitude per user. Based on this experimental results, the best method to discriminating the sense of balance was Naive Bayes Classifier, which created by Naive Bayes modules and applied each distinguishable modules inside the web server. If we have to compensate for a few deficiencies, user will be able to enjoy walking and walking activities in the room with fun and interesting additions of game elements rather than simple walking exercises, which are affected only by environment and situation information, by using the system only in the outdoors.
keywords: Virtual Reality, Game System, Walking Game System, Exergame
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